中文摘要：

黑启动决策支持系统是智能电网的重要辅助决策工具。黑启动方案的优化决策对电力系统在大停电后的快速恢复具有重要作用。现有的黑启动决策研究主要集中于简单的个体和小群体决策，而未见有不确定性环境下的复杂大群体黑启动决策的研究报道。因此，本课题研究对象为不确定性和复杂大群体环境下的智能电网黑启动决策的模型、方法及应用。通过对智能电网环境下黑启动群体决策问题进行新的思考，基于粗糙集、模糊集、证据组合理论，提出考虑不完全性、模糊性、区间性、关联性、不确定信息条件下复杂大群体黑启动决策模型与方法；在此基础上，基于Vague集理论、模糊聚类算法、智能优化等理论和方法，对复杂大群体黑启动决策结果进行决策效果分析、自适应分析和一致性分析等；最后，设计基于网络环境的复杂大群体黑启动决策支持系统的模型框架，并对其进行实证分析以及开发应用。项目成果在实际电力系统黑启动决策中具有较为广泛的应用前景。

结论摘要：

黑启动方案的优化决策与网络重构策略的优化对电力系统在大停电后的快速恢复具有重要作用。在此背景下，本研究项目提出了基于Vague理论的黑启动决策方法，该方法能够很好地处理黑启动方案评价指标之间的关联性，且能更合理地处理黑启动决策中的模糊信息；提出了基于直觉模糊Choquet积分算子的黑启动群体决策方法，该方法弥补了Vague集的决策方法丢失重要决策信息的缺点；提出了基于区间数的黑启动决策方法，该方法能够更真实地描述实际决策过程；提出了采用直觉模糊距离对黑启动群体决策结果一致性进行分析的方法，该方法改善了黑启动群体决策意见的一致性；提出了采用聚类算法对参与黑启动优化决策的复杂大决策群体进行聚类分析的方法，该方法丰富了黑启动决策支持系统。接着，本研究项目在网络重构策略的优化方面，提出了一种新的基于复杂网络社团结构理论的恢复子系统划分算法，该算法克服了传统方法无法衡量划分结果合理性、不能适当确定同步并联规则或策略的缺点；发展了一种基于后悔思想的节点重要度评价新方法，这种方法避免了确定目标骨架网络和优化恢复路径序列这两个网络重构环节脱离的问题；提出了基于解释结构建模方法的网络重构优化模型，该模型使得优化机组恢复顺序和优化机组恢复路径得到了有机的统一优化；发展了计及恢复操作时间不确定性的网架重构方案优化的机会约束规划模型，初步解决了不确定性因素对网络重构优化策略的影响问题；建立了计及不确定性因素的多目标网络重构模型，较为全面地解决了电力系统网络重构优化中的不确定性因素的影响问题。综上所述，本项目研究所提出的模型与方法为大停电后的电力系统恢复提供了新的思路。